Maxense CTO 高志兴：“云+传感”推动产业变革
2015-07-24 15:54:08   来源：微迷   评论：0   点击：

CSDN针对转型过程中Maxense经历哪些问题，Maxense与大家以往使用的传感器存在哪些区别以及目前传感器数字化程度等问题与技术控高总进行了深层次的探讨，高总用其专业的角度进行了严谨完美的回答。小编相信此次高总对传感器专业的剖析，一定会让所有对传感器感兴趣的人有一个清晰全面的了解。

以下是专访实录

CSDN：此前你们一直在做硬件产品，推出过iKair空气胶囊。随后转型设计、开发传感器与SaaS服务。请问在转型过程中你们的团队结构、组成发生了哪些变化？

高志兴：团队结构方面我们增加了在传感器、测量、大数据算法领域的专业人才，原来我们的技术团队是为自己的产品服务，现在是为做智能硬件产品的用户服务，我们需要把每一项工作成果都梳理的更加条理，技术文档方面也要非常的规范。

CSDN：您和CEO王永涛在发布会上曾表示，目前市面上的环境传感器的精度其实与智能设备的理想状态相去甚远。请问横架在这个“现实”与“理想状态”之间的问题有哪些？

高志兴：首先要讲到环境传感器在工业领域的使用方法：任何一个传感器在使用一段时间以后，都可能产生测量误差增加的问题，这是不可避免的；但在工业领域有一套成熟的校准传感器的方法、材料和工具，每隔一段时间就对传感器进行校准，确认它的测量误差是否在允许范围内，如果超出了会采取校准操作，使之恢复测量精度。但在民用领域很难这样做，校准所需要的材料、工具，都是比较昂贵的，校准的方法步骤是需要专业人士才能掌握的，普通民众很难进行操作。

所谓的“理想状态”是让民用领域的传感器和测量像工业领域那样准确好用。而“现实情况”是，环境传感器只能保证在出厂时和出厂后一定时间内是比较准确的，时间一长就很难保证了。要解决“现实”和“理想”之间的鸿沟问题，是很困难的，因为受限于成本因素，工业领域的材料、工具、方法不可能运用，却又要达到同样的效果。

我们推出的Maxense云传感器正是想要尝试解决这一鸿沟问题，Maxense云传感器是综合运用传感器专业知识、大数据分析、云端算法来对传感器进行在线校准，从而使传感器保持最好的测量精度。

CSDN：传感器在使用一段时间后，会因为环境或者传感器的老化出现数据误差。请解释一下，Maxense的云是怎么检测到这种误差的产生？

高志兴： 传感器因为老化而产生的数据误差多数情况下是零点的漂移导致。我们在云端部署的算法会根据其长期历史数据进行基线漂移分析，根据预设的阈值判断此漂移是否需要补偿。

CSDN：具体来讲，如果做一款需要PM2.5传感器的设备，如果在选择普通传感器的时候，我们需要考虑哪些原则？在应用之后，我们数字化和标定传感器数据的时候会面对哪些问题？

高志兴：如果选用普通的PM2.5传感器来做一款PM2.5手持设备的话，需要考虑的一个突出问题是：这个产品卖往不同地区和人群，需要根据当地PM2.5的组成特点进行修正系数的调整，所选择PM2.5传感器要支持修正系数的设定和修改。目前市面上常见的PM2.5传感器尚未配置此项功能。如果选用Maxense系列PM2.5传感器，则不需要关注这些问题，我们的传感器内置了云端修正算法，联网之后，可以根据传感器所在区域位置，智能的选择正确的修正系数，从而确保测量的准确性。

CSDN：您提到“传感器内置了云端修正算法，联网之后，可以根据传感器所在区域位置，智能的选择正确的修正系数，从而确保测量的准确性”，请问你们如何确认在该“区域位置”应当使用的修正系数呢？有修正系数，应该就有参考的数据。在这背后你们需要做什么准备工作？

高志兴：以PM2.5为例，由于不同城市的PM2.5的组分构成会有很大不同（特别北方和南方城市差别更大），需要针对性调整修正系数。我们在不同的城市，以标准仪器测试数据、气象局发布的数据为参考，对PM2.5传感器进行计算获得修正系数，再通过云传输将这些修正系数发送到设备端。设备端会借助手机的GPS或者用户输入来取得地理位置信息，修正系数与地理位置是对应的。

CSDN：Maxense是在采购元器件之后，然后进行数字化和标定。在几年前，温度传感器开始逐步出现数字化的趋势，那么在目前领域来看，其他类型的空气环境传感器（比如甲醛、湿度等）在数字化上是怎样的进展？

高志兴：传感器从模拟式到数字式经历了很长的时间阶段，推动传感器数字化的一个核心技术是MEMS微机电技术。MEMS技术本身也在不断的向前发展。以温湿度为例，最早推出的数字式温湿度传感器的尺寸在5*14毫米左右，随着MEMS技术水平的提高，这个尺寸逐渐缩小，目前最小的已经可以做到2*2毫米，并且精度也比以前有很大的提高。但在气体领域，比如甲醛，目前主要是采用燃料电池测量技术，MEMS技术尚未在这一领域获得突破，很难小型化和数字化。但是我们相信，随着未来技术的持续发展，传感器的小型化和数字化是必然结果。

CSDN：仅仅以PM2.5传感器来说，Maxense与其他品牌传感器的技术竞争优势是什么？

高志兴：以PM2.5传感器为例，我们的技术竞争优势主要体现在：1. 精密的光路、电路和风道设计，确保测量的准确度；2. 云端校准引擎可以根据传感器使用的区域进行针对性调整，让准确无处不在；3. 多种款式可以选择，我们针对净化器和手持PM产品提供不同的结构尺寸和连接形式，用户可以更优的进行设计。

CSDN：请问云校准过程与以往的校准有什么区别？对于开发者来说，他们在开发过程中需要做什么？

高志兴：常规的校准依赖高精度设备或仪器，复杂的操作方法和过程。Maxense系列产品的云校准过程更多的依赖于大数据分析和智能算法，不需要用户配备高精度仪器或掌握复杂的操作方法。对于开发者来说，他们可以很轻松的使用Maxense云传感器，云校准过程是自动完成的。

CSDN：请问目前仅空气环境传感器市场来说，规模和需求量有多大？

高志兴：我们认为这是一个万亿级的市场，随着人们对环境的关注，这个需求量至少以每年30%的速度在递增。在10年以后，环境测量将无处不在。

CSDN：老牌传感器厂商对于你们的威胁是什么？换句话说，你们还将在什么方面不断优化，来形成壁垒？

高志兴：我们和传感器的原始制造商不存在竞争。目前很多传感器，特别是气体类的，都是模拟输出的，需要进一步的研发设计提供电路和算法的支持才可应用。我们是对这些传感器进行科学精密的设计，配合工厂标定和云端校准算法，让传感器表现出最优的测量性能。我们将在传感器的批量化、快速化标定方面继续研究，力争提供更低成本的Maxense系列云传感器。至于壁垒，我们并不排斥竞争，相反，我们欢迎更多的有识之士加入到这个阵营来，大家共同努力把传感器应用和测量这件事情做得更好。